대규모 언어 모델은 동료와 고객 서비스 봇에서 가상 비서에 이르기까지 사용자가 AI와 상호 작용하는 방식을 변화시켰습니다.
그러나 이러한 상호 작용의 대부분은 거래적이고 개별적인 교환으로 제한됩니다. 세션이 종료되면 모든 것이 재설정됩니다.
이러한 단절은 신뢰를 약화시키고 참여를 약화시키며 AI 제품의 수명을 단축시킵니다. 사용자는 일관성을 기대합니다.
Manav의 전 창립자이자 CEO.
그들은 개인적인 이야기를 공유하고 AI 입력으로 결정을 내린 다음 시스템을 기억하기를 바라며 돌아오지만 처음부터 다시 시작하는 자신을 발견하게 됩니다.
장기 기억은 지속적인 참여를 촉진하는 것을 목표로 하는 AI 시스템의 기본 기능입니다. 이를 통해 모델은 컨텍스트를 유지하고, 진화하는 역학에 적응하고, 의미 있는 상호 작용을 지원할 수 있습니다.
그러나 많은 AI 제품에서 메모리는 설계와 구현 모두에서 나중에 고려되는 부분으로 남아 있습니다.
기억을 만드는 것이 생각보다 어려운 이유
언뜻 보면 AI 시스템에 메모리를 추가하는 것은 사용자 입력을 캡처하고 저장하고 필요할 때 검색하는 간단한 기술 작업처럼 보입니다.
실제로 효과적인 메모리 시스템을 설계한다는 것은 관련성, 호환성 및 성능 간의 복잡한 균형을 탐색하는 것을 의미합니다.
첫 번째 과제는 필터링입니다. 모든 상호 작용을 기억할 가치가 있는 것은 아니며 너무 많은 위험을 저장하면 시스템과 사용자 경험이 모두 복잡해집니다. 동시에 중요한 세부 정보가 누락되면 연속성이 깨지고 신뢰도가 저하될 수 있습니다.
또 다른 주요 문제는 변화입니다. 사용자는 진화합니다. 그리고 이러한 진화를 무시하는 정적 메모리와 상호 작용하는 AI 시스템도 충돌이나 부실한 반응을 일으킬 위험이 있습니다.
예를 들어 특정 성격이나 톤으로 구축된 AI 애플리케이션은 사용자 상호 작용을 기반으로 시간이 지남에 따라 자연스럽게 스타일을 변경할 수 있습니다. 기억이 그 변화를 반영하지 못하면 경험이 일관성이 없다고 느껴집니다.
효과적인 메모리 설계에는 데이터 저장 이상의 것이 필요합니다. 동적 대화에서 의미 있는 이벤트를 추출하려면 기록 로깅뿐만 아니라 해석도 필요합니다.
이러한 시스템은 언어 모델에 의해 구동되는 전용 파이프라인을 사용하여 중요한 순간을 식별하고 이를 구조화된 메모리 항목으로 인코딩하며 검색을 위해 벡터 데이터베이스에 저장합니다.
이 설정을 통해 AI는 시스템 효율성을 유지하면서 필요에 따라 관련 컨텍스트에 액세스할 수 있습니다.
이 아키텍처를 사용하더라도 업데이트 빈도의 균형을 맞추고 중복성을 방지하며 계산 비용을 관리하는 것은 지속적인 과제입니다.
빈번한 업데이트는 리소스를 소비하고 소음이 발생할 위험이 있습니다. 업데이트가 너무 적으면 상호 작용을 형성하는 중요한 순간을 놓칠 수 있습니다.
관련성을 유지하는 것은 저장 용량 제한뿐만 아니라 실시간으로 컨텍스트의 우선순위를 지정하는 능력에 따라 달라집니다. 한때 중요해 보였던 데이터가 중요성을 잃을 수 있으므로 시스템은 수동 감독 없이 동적으로 적응해야 합니다.
이러한 시스템을 구축하고 개선하는 동안 우리는 메모리가 구현하고 잊어버릴 특정 기능이 아니라는 것을 직접 확인했습니다.
성능 및 확장성 제약 내에서 사용자 행동, 기대치 변화, 인간 상호 작용의 복잡성에 적응하는 등 지속적인 조정이 필요합니다.
사용자 제어가 중요한 이유와 이를 어렵게 만드는 이유
메모리 시스템 설계에는 기술적 성능과 투명성, 사용자 대행사, 신뢰 문제가 모두 포함됩니다. 이러한 고려 사항은 주변 관심사에서 설계 프로세스의 핵심 요소로 빠르게 이동합니다.
사용자는 AI와의 수동적 상호작용 이상을 기대합니다. 즉, 시스템이 기억하는 내용에 대한 가시성을 확보하고 해당 메모리가 어떻게 진화하는지 제어하기를 원합니다. AI 시스템이 과거 대화의 정보를 유지하면 투명성이 필수적입니다.
사용자는 저장된 데이터를 검토, 수정 또는 삭제할 수 있는 능력이 필요합니다. 그것이 없으면 메모리는 신뢰 구축 기능이 아니라 책임이 될 위험이 있습니다.
AI 기반 고객 참여 플랫폼, 기업 부조종사 또는 사용자 대면 보조자를 구축하는 기업의 경우 처음부터 사용자 조직을 염두에 두고 메모리 시스템을 설계하는 것이 중요합니다.
새 정보 저장 시 알림, 이전 항목 검색 시간 초과, 기록 편집 또는 삭제 옵션과 같은 사용자 대상 도구는 더 이상 선택 사항이 아닙니다.
이는 신뢰를 구축하는 데 도움이 되며 사용자가 장기적으로 AI 시스템에 참여하는 방식에 직접적인 영향을 미칩니다.
신중하게 통합된 투명성은 사용자 경험의 일부가 됩니다.
메모리와의 사용자 상호 작용(항목 검토, 편집 또는 삭제)은 귀중한 피드백 루프를 생성합니다. 이러한 작업은 추출 논리의 격차를 드러내고, 극단적인 경우를 드러내며, 시스템 제한을 우회하려는 시도를 강조하는 데 도움이 됩니다.
동시에 사용자에게 제어권을 부여하는 것은 그 자체로 위험을 초래합니다. 일부는 악성 콘텐츠를 삽입하거나 저장된 데이터를 사용하여 시스템을 탈옥함으로써 메모리 기능을 이용하려고 시도할 수 있습니다.
이를 방지하려면 업데이트를 저장하기 전에 업데이트를 검증하고 필터링하는 조정 메커니즘이 메모리 파이프라인에 포함되어야 합니다.
AI 제품 팀의 경우 이는 중요한 변화를 강조합니다. 투명성과 사용자 제어는 시스템 무결성과 장기적인 신뢰를 유지하는 데 중요합니다.
기억이 사용자 기대와 참여를 어떻게 변화시키는가
AI 시스템이 영구 메모리를 제공하면 그에 맞춰 사용자 행동이 진화합니다.
사람들은 더 많은 개인 정보를 공유하고, 과거 대화를 다시 참조하며, 공유된 기록을 반영하는 일관된 응답을 기대하는 경향이 있습니다.
이러한 기대는 AI 상호 작용을 인간과 유사한 통신 표준에 더 가깝게 만듭니다.
기억은 연속성을 높여 대화가 진정성 있고 의미 있게 느껴지도록 합니다. 그러나 그것은 또한 위험을 높입니다.
AI 시스템이 관련 정보를 기억하지 못하거나 이전 상호 작용과 모순되는 경우 사용자는 빠르게 알아차립니다. 작은 오류라도 신뢰와 참여를 파괴할 수 있습니다.
많은 경우 사용자는 항목 수정, 세부 정보 추가, AI가 보유한 지식 관리 등 메모리 기능을 직접 사용합니다.
이러한 적극적인 참여는 기억을 공유 리소스로 전환하여 AI를 트랜잭션 도구에서 지속적이고 협력적인 관계를 지원하는 도구로 전환합니다.
기술 리더에게 이는 메모리를 기술 구성 요소이자 사용자를 대면하는 기능으로 인식하는 것을 의미합니다. 즉, AI 시스템에 대한 기대치를 형성하고 장기적인 참여를 정의하는 기능입니다.
메모리가 AI 제품 디자인의 핵심인 이유
AI 메모리 시스템을 구축한다는 것은 기술 및 제품 중심 과제를 모두 해결하는 것을 의미합니다.
메모리에는 엄격한 성능 및 비용 제약 내에서 관련성 균형, 업데이트 빈도 및 사용자 제어 등 지속적인 관리가 필요합니다.
작업 기억 시스템은 사용자 모델과 AI 모델 모두와 함께 발전해야 합니다.
이는 메모리를 주요 설계 계층으로 간주하고 다음 세 가지 핵심 영역에 초점을 맞추는 것을 의미합니다.
- 관련성과 적응성. 저장된 정보는 시간이 지나도 의미를 유지해야 하며 사용자 행동과 시스템 발전을 모두 반영해야 합니다.
- 투명성과 사용자 제어. 메모리 시스템은 사용자에게 신뢰를 유지하는 데 도움이 되는 저장된 데이터, 편집 도구 및 보안에 대한 명시적인 액세스를 제공합니다.
- 시스템 아키텍처 및 확장성. 메모리는 성능을 지원하고 비용 효율성을 관리하며 대규모 사용자 참여를 장기적으로 지원하는 방식으로 통합되어야 합니다.
앞으로 AI 메모리 시스템은 투명성과 윤리적 보호와 균형을 이루면서 더 큰 맞춤화 및 사용자 정의 추적을 지원해야 합니다.
AI의 미래는 메모리에 달려 있다
AI가 작업 중심 도구에서 지속적인 관계를 지원하는 시스템으로 이동함에 따라 기억은 장기적인 참여와 신뢰를 결정하는 요소가 됩니다.
AI 기반 시스템을 구축하는 기업의 경우 메모리에 대한 권리가 점점 더 사용자 유지, 제품 채택 및 신뢰를 정의하게 될 것입니다.
기술 리더에게 이는 메모리를 기능이 아닌 AI 설계의 전략적 계층으로 인식하여 사용자 경험과 비즈니스 결과를 모두 형성한다는 의미입니다.
지속적인 참여가 점점 더 제품 성공을 결정하는 환경에서 AI 시스템이 메모리를 관리하는 방식은 관련성과 영향을 결정하는 데 도움이 됩니다.
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이 기사는 오늘날 기술 업계에서 가장 뛰어난 인재를 조명하는 TechRadarPro의 Expert Insights 채널의 일부로 작성되었습니다. 여기에 표현된 견해는 작성자의 견해이며 반드시 TechRadarPro 또는 Future plc의 견해는 아닙니다. 기여에 관심이 있는 경우 여기에서 자세히 알아보세요.
